# import pandas as pd
# df = pd.DataFrame({'商品':['苹果','香蕉','梨'],'单价（元）':[5,5,4],'销量（kg）':[100,None,None],'库存（kg）':[50,None,70]})
# print('原始数据：\n',df)
# print('删除包含缺失值的行：\n',df.dropna())
# print('删除包含缺失值的列：\n',df.dropna(axis=1))
# print('删除少于3个非缺失值的行：\n',df.dropna(thresh=3))
# print('删除库存列包含缺失值的行：\n',df.dropna(subset=['库存（kg）']))


import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'商品':['苹果','香蕉','梨'],'单价（元）':[5,5,4],'销量（kg）':[100,None,None],'库存（kg）':[50,None,70]})
print('原始数据：\n',df)
print('使用120替换所有缺失值：\n',df.fillna(120))
print('使用120 60 非别替换销量、库存咧的缺失值：\n',df.fillna({'销量（kg）':120,'库存（kg）':60}))
print('使用每列最后一个缺失值前面的非缺失值替换该列的所有缺失值：\n',df.fillna(method='ffill'))
print('使用每列最后一个缺失值后面的非缺失值替换该列的所有缺失值：\n',df.fillna(method='bfill'))

